Dans ce défi, normaliser les caractéristiques du **jeu de données penguins** (déjà encodé et sans valeurs manquantes) à l'aide de `StandardScaler`.


import pandas as pd

df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a65bbc96-309e-4df9-a790-a1eb8c815a1c/penguins_imputed_encoded.csv')

print(df)

Voici un rappel concernant la classe `StandardScaler`.

import unittest
import pandas as pd
import numpy as np

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

class TestStandardScaler(unittest.TestCase):

    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        cls.df_raw = pd.read_csv(
            'https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a65bbc96-309e-4df9-a790-a1eb8c815a1c/penguins_imputed_encoded.csv'
        )
        import user_code
        cls.user_code = user_code

    def test_imports_scaler(self):
        from sklearn.preprocessing import StandardScaler
        uc = self.user_code
        cond = isinstance(getattr(uc, 'scaler', None), StandardScaler)
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "Used StandardScaler from sklearn.preprocessing",
            "Used StandardScaler from sklearn.preprocessing"
        )

    def test_X_scaled_type(self):
        uc = self.user_code
        cond = isinstance(uc.X, (np.ndarray, pd.DataFrame))
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "X was transformed using scaler.fit_transform",
            "X was transformed using scaler.fit_transform"
        )

    def test_X_scaled_mean_var(self):
        uc = self.user_code
        X_arr = np.asarray(uc.X)
        mean_close = np.allclose(np.mean(X_arr, axis=0), 0, atol=1e-7)
        var_close = np.allclose(np.var(X_arr, axis=0), 1, atol=1e-7)
        cond = mean_close and var_close
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "X columns have mean ~0 and variance ~1 after scaling",
            "X columns have mean ~0 and variance ~1 after scaling"
        )

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

test_code.py

L'apprentissage automatique est désormais utilisé partout. Vous souhaitez l'apprendre vous-même ? Ce cours constitue une introduction au monde de l'apprentissage automatique pour acquérir les concepts de base, travailler avec Scikit-learn – la bibliothèque la plus populaire pour le ML – et réaliser votre premier projet d'apprentissage automatique.
Ce cours s'adresse aux étudiants ayant des connaissances de base en Python, Pandas et Numpy.

Découvrez les concepts de l'apprentissage automatique et le flux de travail d'un projet ML.

Le prétraitement est probablement l’étape la plus importante d’un projet ML. Ce chapitre couvre les étapes de prétraitement nécessaires pour presque tout jeu de données.

Un pipeline est une méthode élégante pour combiner toutes les étapes de prétraitement ainsi qu’un modèle. Les pipelines facilitent grandement l’entraînement et l’utilisation d’un modèle.

La modélisation est l'étape la plus intéressante d'un projet ML. Apprenons à construire, ajuster et évaluer le modèle !

Défi : Mise à l'Échelle des Caractéristiques

Solution

Awesome!

Défi : Mise à l'Échelle des Caractéristiques

Solution